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 * @lc app=leetcode.cn id=209 lang=cpp
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 * [209] 长度最小的子数组
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 * https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/description/
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 * algorithms
 * Medium (48.25%)
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 * Total Accepted:    275.8K
 * Total Submissions: 571.5K
 * Testcase Example:  '7\n[2,3,1,2,4,3]'
 *
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 * 
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr]
 * ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
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 * 
 * 示例 1：
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 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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 * 
 * 示例 2：
 * 
 * 
 * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
 * 输出：1
 * 
 * 
 * 示例 3：
 * 
 * 
 * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
 * 输出：0
 * 
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 * 提示：
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 * 1 
 * 1 
 * 1 
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 * 进阶：
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 * 
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
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 * 
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// @lc code=start
class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        //暴力双重循环的解法--超时
        // int result = INT32_MAX; //最终的结果
        // int sum = 0; //子序列的数值之和
        // int subLength = 0; //子序列的长度
        // for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
        //     sum = 0;
        //     for(int j = i; j < nums.size(); j++){
        //         sum += nums[j];
        //         if(sum >= target){
        //             subLength = j - i + 1;
        //             result = result < subLength ? result : subLength;
        //             break;
        //         }

        //     }
        // }
        // return result == INT32_MAX ? 0 : result;


        // 双指针 滑动窗口
        // int result = INT32_MAX;
        // int i = 0;
        // int subLength = 0;
        // int sum = 0;
        // for (int j = 0; j < nums.size(); j++){
        //     sum += nums[j];
        //     while(sum >= target){
        //         subLength = j - i + 1;
        //         result = result < subLength ? result : subLength;
        //         sum -= nums[i++]; 
        //     }

        // }
        // return result == INT32_MAX ? 0 : result; 


        int result = INT32_MAX;
        int i = 0;
        int subLength = 0;
        int sum = 0;
        for(int j = 0; j < nums.size(); j++) {
            sum += nums[j];
            while(sum >= target) {
                subLength = j - i + 1;
                result = subLength < result ? subLength : result;
                sum -= nums[i++];
            }
        }

        return result == INT32_MAX ? 0 : result;


    }



};
// @lc code=end

